Аппроксимация функции методом наименьших квадратов (МНК)
Методические рекомендации по аппроксимации методом наименьших квадратов. Метод последовательного исключения неизвестных (метод Гаусса). Количественная оценка погрешности аппроксимации. Алгоритм и код программы. Методика решения нормальных уравнений.
Подобные документы
- 1. Выравнивание рядом динамики с оценкой погрешности. Метод наименьших квадратов логарифмический тренд
Нахождение коэффициентов логарифмической модели методом наименьших квадратов. Освоение методов логарифмической и линейной аппроксимации. Выявление значения функции в заданной точке. Анализ точности и правильности вычислений разработанных алгоритмов.
курсовая работа, добавлен 16.05.2016 Описание критерия аппроксимации и способа его минимизации. Анализ метода вычисления коэффициентов нормальных уравнений. Исследование порядка определения норм аппроксимирующей функции по методике Гаусса. Результаты расчетов параметров на компьютере.
курсовая работа, добавлен 18.10.2017Критерий аппроксимации. Система нормальных уравнений, расчет их параметров методом Зейделя. Расчет максимального по модулю отклонения аппроксимирующей функции. Схемы алгоритмов и их описание. Программа и результаты расчётов параметров на компьютере.
курсовая работа, добавлен 11.09.2017Пример решения задачи "Аппроксимация квадратичной функции методом наименьших квадратов" с использованием возможностей офисных приложений MS Word и MS Excel. Особенности разработки текста программы в интегрированной среде программирования Turbo Pascal 7.0.
курсовая работа, добавлен 07.08.2013Развитие и закрепление навыков работы с табличным процессором Microsoft Excel, применение их для решения математических задач с помощью современной электронной вычислительной техники. Разработка алгоритма аппроксимации функции в графической форме.
курсовая работа, добавлен 14.12.2014Разработка проекта программы для решения системы уравнений методом Гаусса. Определение коэффициентов линейной и параболической зависимости с помощью формул метода наименьших квадратов. Составление алгоритма и блок-схемы для написания данной программы.
курсовая работа, добавлен 25.06.2012Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов средствами программы Excel. Получение числовых характеристик линейной, квадратичной и экспоненциальной зависимостей. Нахождение искомой зависимости графически и средствами Mathcad.
курсовая работа, добавлен 26.07.2015Особенности разработки прикладной программы для решения линейных уравнений методом Гаусса (методом последовательного исключения неизвестных). Характеристика функции для решения простейших задач линейного уравнения и их описание с применением языка С++.
курсовая работа, добавлен 11.09.2015Метод наименьших квадратов при решении задач математической статистики, его достоинства и недостатки. Алгоритм расчёта начальной скорости счёта и периода полураспада. Описание пользовательского интерфейса и результатов. Листинг программного кода.
контрольная работа, добавлен 21.05.2014Решение систем линейных алгебраических уравнений (СЛАУ). Алгоритм решения СЛАУ методом Гаусса. Метод последовательного исключения неизвестных. Решение системы методом прогонки. Математическое моделирование самых разнообразных процессов с применением ЭВМ.
курсовая работа, добавлен 17.06.2017Представление исходных данных (табличное). Описание метода выбора аппроксимирующей функции, метода вычисления коэффициентов нормальных уравнений, метода Зейделя. Ручной счёт и схемы алгоритмов. Программа и результаты расчётов параметров на компьютере.
курсовая работа, добавлен 07.05.2018Разработка программы вычисляющей определенный интеграл методом трапеций для подынтегральной функции, моделирует задачу вынужденных колебаний без затухания. Метод Рунге-Кутта четвертого порядка точности. Аппроксимация функций методом наименьших квадратов.
контрольная работа, добавлен 01.06.2013Описание выполнения курсовой работы по составлению программы для решения системы уравнений методом Гаусса, с использованием формул наименьших квадратов. Требования к оформлению работы и пояснительной записке. Примеры расчетов и программ, варианты работ.
методичка, добавлен 25.06.2012Характеристика метода наименьших квадратов как самого известного метода параметрической идентификации. Основные этапы схемы применения МНК. Математическая постановка задачи и алгоритм ее решения. Проверка коэффициента модели на значимость и адекватность.
контрольная работа, добавлен 17.06.2010Изучение взвешенного метода наименьших квадратов. Разработка программного обеспечения. Анализ программных продуктов и методов решения проблемы оценки случайных ошибок взвешенной модели регрессии, дисперсии ошибок и коэффициента пропорциональности.
статья, добавлен 02.02.2019Оценка погрешности, вычисление дифференцируемой функции нескольких переменных. Метод Гаусса (метод исключения неизвестных) и его характеристика. Метод простой итерации с высокой точностью. Поиск корней уравнения методом простых итераций и Ньютона.
контрольная работа, добавлен 19.01.2016Системы линейных уравнений с произвольным числом уравнений и неизвестных. Математические и алгоритмические основы решения задачи. Метод Гаусса для решения СЛАУ. Обращение матрицы, функциональные модели и блок-схемы решения задачи, программная реализация.
курсовая работа, добавлен 18.01.2010Роль алгоритмов в жизни современного человека. Описание содержания метода наименьших квадратов. Оценка временной сложности некоторых алгоритмов сортировки с помощью метода наименьших квадратов. Анализ временной сложности пузырьковой сортировки.
статья, добавлен 14.12.2020- 19. Аппроксимация функции отображающей зависимость горизонтальной силы реакции забоя от толщины среза
Аппроксимация - приближенное описание корреляционной зависимости переменных подходящим уравнением, передающим основную тенденцию зависимости. Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Вычисление коэффициентов детерминированности.
курсовая работа, добавлен 21.10.2018 Построение и использование линии тренда для решения технических задач. Этапы решения задач, выбор класса функций тренда, расчёт формальных критериев аппроксимации, использование метода наименьших квадратов и его модификации для линейных моделей.
лабораторная работа, добавлен 18.06.2009Решение задачи интерполяции и аппроксимации функции. Способы решения дифференциального уравнения. Методы обработки звуковых и графических файлов. Особенности решения системы линейных уравнений методом Гаусса. Разложение сигнала в комплексный ряд Фурье.
курсовая работа, добавлен 21.02.2019Изучение последовательного алгоритма Гаусса решения систем линейных уравнений. Программная реализация последовательного алгоритма Гаусса. Зависимость времени реализации алгоритма от размера матрицы. Вычисление эффективности параллельного алгоритма.
курсовая работа, добавлен 27.12.2019Объектно-ориентированные программы. Сопровождение программы. Виртуальные функции. Язык объектно-ориентированного программирования. Метод Гаусса для решения СЛАУ. Метод обращения матрицы. Алгоритм Гаусса. Метод Гаусса в математическом варианте.
курсовая работа, добавлен 08.09.2008Нахождение алгебраических и трансцендентных уравнений с помощью программы. Суть решения систем линейных и дифференциальных равенств. Анализ определения коэффициентов аппроксимирующей зависимости наименьших квадратов. Решение систем задач методом Крамера.
курсовая работа, добавлен 27.11.2016Идентификация линейных и нелинейных стационарных процессов при помощи метода стохастической аппроксимации (метода последовательного градиентного поиска). Построение блок-схемы процесса способами стохастической аппроксимации и динамической регрессии.
контрольная работа, добавлен 03.12.2012